国家天文台有个聚类任务：共11份数据，每份数据是从一张照片中提取出来的，包含500多万条记录，每条记录是一个天体的坐标及属性。11张“照片”中有些天体坐标是重复的，但这些重复的坐标不完全相同，他们会有一些差别但距离不会太远。任务就是把其中一张“照片”作为基础，从其他照片中找出重复的天体，把重复天体的坐标及属性均值作为该天体的最终坐标和属性，即把距离很近的天体聚成一类再做聚合运算，这样就可以得到一张坐标清晰且信息更加准确的天体“照片”。
这个结果已经超出我预期了，一个普通的单元测试感觉已经成型了，而且它还理解了“坐标”和“平面”。不过有小问题，注释是不对的，两个点不可能不再同一个平面上。执行这个测试函数，最后一个assert是通不过的。
目前，有很多工具可以进行WRF模式后处理，比如NCL，Grads，Python，MATLAB等等，而且每一种语言都有其优势。NCL中有WRF模式后处理的包，可以非常方便的处理WRF模式结果，而近些年Python在气象上的应用也越来越广泛，各种气象相关包也日渐完善。MATLAB在WRF模式后处理方面就显得捉襟见肘了，倒不是MATLAB不适合做WRF模式后处理，而是关于这方面的开源包不多。
本文主要讲述地理坐标系统的原理以及怎么利用Python进行地理坐标系统转换，内容包含以下几块：
以上就是python Axes3D绘制3D图形的方法，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
上一节课我们主要讲解了数值计算和符号计算。数值计算的结果，很常用的目的之一就是用于绘制图像，从图像中寻找公式的更多内在规律。
网上有人用libsvm2.89在Python2.6成功。（一定要libsvm2.89搭配python2.6，其他版本都不能成功，我就是浪费了大量时间在这里！） python 搭建libsvm方法。python版本和libsvm版本匹配很重要！ 两步： 1.将libsvm-2.89\windows\python目录下的svmc.pyd文件复制到C:\Python26\DLLs； 2.将libsvm-2.89\python目录下的svm.py放到C:\Python26\Lib目录里。 from svm impo
在二维平面会涉及到两个变量x, y，并且有的时候需要计算两个二维坐标之间的距离，这个时候将二维坐标转化为复数的话那么就可以使用python中的abs绝对值函数对复数取绝对值来计算两个点之间的距离或者是计算复数的模，当我们将两个复数对应的坐标相减然后对其使用abs绝对值函数那么得到的就是两点之间的距离，对一个复数取绝对值得到的就是复数的模长
大家好，我是小五🧐 前几天我发了一篇文章《啊？北京确诊病例曾距离我650米!》，文中提到了如何使用Python获取坐标点的经纬度，计算坐标点间的距离，以及地理可视化等。其实里面的内容主要摘自本文，所以今天干脆把原文发出来👇 ---- 故事的起因：小五的驾驶证在今年有效期满了，需要提交体检信息才可以进行换证。那么哪些医院是支持驾驶员体检的呢？ 打开北京市公安局公安交通管理局，可以查到对应的体检医院。网址：http://jtgl.beijing.gov.cn/jgj/qtym/1734494/index.h
matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。我将在这篇文章中介绍matplotlib API的核心对象，并介绍如何使用这些对象来实现绘图。实际上，matplotlib的对象体系严谨而有趣，为使用者提供了巨大的发挥空间。用户在熟悉了核心对象之后，可以轻易的定制图像。matplotlib的对象体系也是计算机图形学的一个优秀范例。即使你不是Python程序员，你也可以从文中了解一些通用的图形绘制原则。 matplotlib使用numpy进行数组运算，并调用一系列其他
在目标检测中一个很重要的问题就是NMS及IOU计算，而一般所说的目标检测检测的box是规则矩形框，计算IOU也非常简单，有两种方法：
常见的单目相机主要有两种模型：即pinhole(针孔相机)与fisheye(鱼眼相机)模型，之前我已经介绍过视觉坐标系转换原理，不管单目相机模型是什么，其内参模型是一样的，将之前的结果拿过来，如下图所示：
这道题是用等概率的 Rand7()（[1, 7]）产生等概率的 Rand10()（[1, 10]）。
机器学习和数据分析变得越来越重要，但在学习和实践过程中，常常因为不知道怎么用程序实现各种数学公式而感到苦恼，今天我们从数学公式的角度上了解下，用 python 实现的方式方法。
该系统可以检测一个人在开车时是否困倦，如果有的话，可以通过使用语音消息实时提醒他。该系统使用网络摄像头和电话摄像头进行实时数据传输。
“Python编程几乎能做任何事，只要你敢想，敢尝试！”，今天来看下用Python代码怎么来控制你的安卓手机。具体的说是代替你的手，实现自动的触摸和一些动作，实现自动化操作！主要用的是安卓手机的Android调试桥（Android Debug Bridge），它是一个非常有用的工具！本文的这个快速指南中，我将向你展示如何使用Python代码与ADB交互，并如何创建2个快速脚本。
储存程式型电脑结构（冯诺伊曼结构）提出了计算机制造的三个基本原则，即采用二进制逻辑、程序存储执行以及计算机由五个部分组成（运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备）。运算器和控制器的合称中央处理器，负责执行各种运算、控制指令，并处理计算机软件中的数据。程序实际上是一系列指令的集合，通过组织这些指令，我们能够控制计算机按照特定的方式执行任务。具体来说：
这种行为当然不可取，他也为此付出了代价。但要说我没有一丁点羡慕和佩服那是不可能的。
在之前的两篇文章中，我们分别讲解了SETTLE算法的原理和基本实现和SETTLE约束算法的批量化处理。SETTLE约束算法在水分子体系中经常被用到，该约束算法具有速度快、可并行、精度高的优点。本文我们需要探讨的是该约束算法中的一个细节，问题是这样定义的，给定坐标系XYZ下的两个已知三角形 和三角形 ，以三角形 构造一个平面 ，将 平移到三角形 的质心位置，作为新坐标系的 平面，再使得Y'Z'平面过 点，以此来构造一个新的坐标系X'Y'Z'，求两个坐标系之间的变换。
ABAQUS 的后处理功能不能完全提供我们在分析过程中所需的数据，为更好的扩展后处理功能，查看和分析结果数据，本文提出了使用Python 语言对ABAQUS 进行二次开发来达到这一目的的方法。文中讨论了ABAQUS 的脚本接口和对象模型在二次开发中的作用和调用流程，以及文件的读写与复制、数据读取与处理、结果输出与查看等关键技术。以共轨管锥面密封性的分析为例，使用Python 语言提取了分析结果数据并将结果作为初始条件加载于新的分析中，最终得到所需的分析数据。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
大家好我是费老师，就在昨天，Python生态中著名的GIS分析库geopandas发布了其1.0.0正式版本。
① Python程序的格式：1.用代码高亮来标识函数丶语句等等 本身的代码高亮并没有实际的意义，只是用来辅助编程人员和阅读人员 更好的识别
matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。我将在这篇文章中介绍matplotlib API的核心对象，并介绍如何使用这些对象来实现绘图。实际上，matplotlib的对象体系严谨而有趣，为使用者提供了巨大的发挥空间。用户在熟悉了核心对象之后，可以轻易的定制图像。matplotlib的对象体系也是计算机图形学的一个优秀范例。即使你不是Python程序员，你也可以从文中了解一些通用的图形绘制原则。
Death is so final， whereas life is so full of possibilities。死了可什么都没了，而活着就有无限的可能。《权力的游戏》
本文将使用Python、OpenCV和MediaPipe搭建一个老人跌倒智能监测系统。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
python作为一门编程语言，有非常大的生态优势，但是其执行效率一直被人诟病。纯粹的python代码跑起来速度会非常的缓慢，因此很多对性能要求比较高的python库，需要用C++或者Fortran来构造底层算法模块，再用python进行上层封装的方案。在前面写过的这篇博客中，介绍了使用f2py将fortran代码编译成动态链接库的方案，这可以认为是一种“事前编译”的手段。但是本文将要介绍一种即时编译（Just In Time，简称JIT）的手段，也就是在临近执行函数前，才对其进行编译。以下截图来自于参考链接4，讲述了关于常见的一些编译场景的区别：
计算机视觉是最令人兴奋的领域之一，其应用范围非常广泛。从医学成像到创建最有趣的面部滤镜等各个领域都充分见证了计算机视觉技术的强大。在本文中，我们将尝试创建一个人造眼线笔来模仿Snapchat或Instagram滤波器，为视频中的美女添加上美丽的眼线。最终的结果可以通过下面的动图观察到。
在计算机上打开程序和进行操作的最直接方法就是，直接控制键盘和鼠标来模仿人们想要进行的行为，就像人们坐在计算机跟前自己操作一样，这种技术被称为“图形用户界面自动化”，也可称为“GUI自动化”
既然要用python画一面国旗，首先就能想到用python中的图画库俗称小海龟，也就是老朋友turtle，之前画爱心时也用到的它。
封图：Photo by Eiliv-Sonas Aceron on Unsplash
在进行遥感影像处理的时候，我们经常需要进行裁剪的工作，来看看如何使用GDAL工具进行这项操作吧！
在计算机图形学中，多边形裁剪是一个常用的技术，用于确定多边形与给定裁剪窗口之间的交集。通过裁剪，我们可以剔除不在裁剪窗口范围内的部分，从而减少图形处理的计算量，并加速渲染过程。 Python提供了各种库和算法来实现多边形裁剪。在本篇文章中，我们将使用shapely库来进行多边形的裁剪操作。shapely是一个Python库，提供了一些用于处理几何图形数据的功能。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
通常情况下，在机器学习中距离算法常用于衡量数据点之间的相似性或差异性。包括以下几个主要应用场景：
以上图片画得不够好，请见谅，主要为了说明两个坐标轴的角度和默认方向。 2.角度旋转主要涉及到两个函数，一个是right函数，一个是setheading函数。这里必须要注意的是setheading函数的角度旋转默认是按照坐标系的方向来的，而right函数是按照实际前进方向的左右来的，right函数跟坐标系没有关系了，因为right已经决定了方向是向右的，类似的向左旋转就使用left函数了。
滑块拼图验证码的失败难度在于每次图片上缺口位置不一样，需识别图片上拼图的缺口位置，使用python的OpenCV库来识别到
在移动端应用中，基于简便的原因，用户通常会倾向于使用滑动操作来达到与应用程序中的控件进行交互的，这使得滑动成为自动化测试中频繁使用的关键动作。在 Appium 中提供了多种方式来实现模拟用户的滑动屏幕动作。
转换原理：借助第三方API平台，为了方便，Geopy将市面上提供经纬度转换的第三方平台的接口都分别封装在一个类中，借助Geopy模块来调用。
在这一系列的V-REP自学笔记中，我们定了一个小目标，完成一个Demo。使用官方提供的KUKA公司的YouBot机器人模型来实验机器人的感知和控制过程，控制机器人从A点抓取物品，然后移动到B点将物品放置在B点的工作台上，这其中涉及到V-REP环境中的机器人感知和控制过程。没有看过前期学习笔记的读者，可以在文末找到往期文章地址。
近几年，python在气象领域的发展也越来越快，同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。
1、 Import 函数 from 库，往后可以直接使用 函数 import库，要使用函数则需 库.函数。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的降维技术，它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，使得数据在新坐标系中的方差最大化。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的PCA算法，并介绍其原理和实现过程。
在本篇技术博客文章中，我们将使用Python绘制一只可爱的小猫。我们将使用Python中的绘图库来实现这个任务。在这个示例中，我们将使用matplotlib库来进行绘图操作。
OpenCV图像几何变换专题(缩放、翻转、仿射变换及透视)(python为工具) 【Open_CV系列（五）】
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